Gian Lận Trong Báo Cáo Tài Chính Tại Các Doanh Nghiệp Niêm Yết Việt Nam

Khóa luận phân tích gian lận trong báo cáo tài chính tại công ty niêm yết Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về kế toán kiểm toán.

• Tác giả: Nguyễn Hoa Trà My
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Hải Hà
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế
• Chuyên ngành: Kế Toán - Kiểm Toán
• Đề tài: Gian Lận Trong Báo Cáo Tài Chính Tại Các Doanh Nghiệp Niêm Yết Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan nghiên cứu
• 1.2. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐÁNH GIÁ GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP
• 2.1. Các khái niệm cơ bản
• 2.1.1. Khái niệm báo cáo tài chính
• 2.2. Khai minh gian lận
• 2.3. Động cơ thực hiện gian lận BCTTC
• 2.3.1. Các nhân tố ảnh hưởng tới động cơ thực hiện gian lận trên BCTC
• 2.3.2. Động cơ, mục đích gian lận số liệu trên báo cáo tài chính
• 2.4. Dấu hiệu gian lận thông tin trên BCTC
• 2.5. Những thủ thuật gian lận BCTC chủ yếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
• 2.5.1. Che dấu công nợ và Chi phí
• 2.5.2. Ghi nhận doanh thu không có thật (khai cao doanh thu)
• 2.5.3. Ghi nhận sai niên độ kế toán
• 2.5.4. Định giá sai tài sản
• 2.5.5. Không khai báo đầy đủ thông tin
• 2.6. Trách nhiệm ngăn ngừa và phát hiện gian lận
• 2.6.1. Trách nhiệm của nhà Quản lý
• 2.6.2. Trách nhiệm của kiểm toán viên
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG GIAN LẬN TRONG BCTC TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM
• 3.1. Khái quát về công ty niêm yết trên Việt Nam
• 3.1.1. Số lượng DNNY
• 3.1.2. Vốn hóa thị trường
• 3.2. Những trường hợp gian lận nổi tiếng
• 3.3. Nhận diện khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết Việt Nam bằng mô hình
• 3.3.1. Giới thiệu mô hình M-SCORE của Beneish
• 3.3.2. Ứng dụng mô hình M-SCORE của Beneish để dự đoán khả năng gian lận BCTC của các công ty niêm yết trên Việt Nam
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Ma trận tương quan
• 4.3. Hồi quy mô hình Logit
• 4.3.1. Kết quả hồi quy mô hình Logit
• 4.3.2. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình
• 4.4. Phân tích hiệu ứng từng phần và tác động biên
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Khuyến nghị về các giải pháp hạn chế gian lận BCTC của các công ty niêm yết
• 5.1.1. Đối với các công ty niêm yết
• 5.1.2. Đối với kiểm toán viên
• 5.1.3. Đối với các nhà đầu tư
• 5.1.4. Đối với các cơ quan quản lý nhà nước
• PHỤ LỤC 01: 400 DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT VIỆT NAM
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU

Tóm tắt

I. Tổng quan về gian lận tài chính tại doanh nghiệp niêm yết Việt Nam

Gian lận tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết ở Việt Nam đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng đến sự minh bạch và độ tin cậy của thông tin tài chính. Theo nghiên cứu, tỷ lệ gian lận trong báo cáo tài chính (BCTC) tại các công ty niêm yết ngày càng gia tăng, gây ra những hệ lụy nghiêm trọng cho nhà đầu tư và thị trường chứng khoán. Việc hiểu rõ về tình hình này là cần thiết để có những biện pháp ngăn chặn hiệu quả.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của gian lận tài chính

Gian lận tài chính được định nghĩa là hành vi cố ý làm sai lệch thông tin trong BCTC nhằm mục đích lừa dối người sử dụng. Tầm quan trọng của việc phát hiện và ngăn chặn gian lận này không chỉ giúp bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư mà còn nâng cao tính minh bạch của thị trường tài chính.

1.2. Tình hình gian lận tài chính tại doanh nghiệp niêm yết

Theo báo cáo từ Sở Giao dịch Chứng khoán, số lượng doanh nghiệp niêm yết có dấu hiệu gian lận ngày càng tăng. Các hình thức gian lận phổ biến bao gồm ghi nhận doanh thu không có thật và che giấu nợ. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các cơ quan quản lý và kiểm toán.

II. Những thách thức trong việc phát hiện gian lận tài chính

Việc phát hiện gian lận tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết gặp nhiều khó khăn do sự phức tạp của các thủ thuật gian lận. Các công ty thường sử dụng các phương pháp tinh vi để che giấu hành vi gian lận, khiến cho việc phát hiện trở nên khó khăn hơn. Điều này đòi hỏi các nhà đầu tư và kiểm toán viên phải có những công cụ và phương pháp hiệu quả để nhận diện gian lận.

2.1. Các thủ thuật gian lận phổ biến

Các thủ thuật gian lận thường gặp bao gồm ghi nhận doanh thu không có thật, che giấu nợ và ghi nhận sai niên độ kế toán. Những thủ thuật này không chỉ làm sai lệch thông tin tài chính mà còn gây thiệt hại cho nhà đầu tư.

2.2. Khó khăn trong việc phát hiện gian lận

Khó khăn trong việc phát hiện gian lận đến từ việc các công ty thường xuyên thay đổi phương pháp kế toán và sử dụng các kỹ thuật phức tạp. Điều này yêu cầu các kiểm toán viên phải có kiến thức sâu rộng và sử dụng các công cụ phân tích hiện đại.

III. Phương pháp và giải pháp chống gian lận tài chính hiệu quả

Để ngăn chặn gian lận tài chính, các doanh nghiệp niêm yết cần áp dụng các phương pháp kiểm soát nội bộ chặt chẽ và sử dụng các công cụ phân tích tài chính hiện đại. Việc đào tạo nhân viên về đạo đức nghề nghiệp cũng là một phần quan trọng trong việc giảm thiểu gian lận.

3.1. Các phương pháp kiểm soát nội bộ

Các phương pháp kiểm soát nội bộ bao gồm việc thiết lập quy trình kiểm tra và giám sát chặt chẽ. Điều này giúp phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận và ngăn chặn hành vi sai trái.

3.2. Sử dụng công nghệ trong phát hiện gian lận

Công nghệ hiện đại như phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có thể giúp phát hiện gian lận hiệu quả hơn. Các công cụ này cho phép phân tích khối lượng lớn dữ liệu và nhận diện các mẫu bất thường trong BCTC.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về gian lận tài chính

Nghiên cứu về gian lận tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình phân tích như M-SCORE có thể giúp dự đoán khả năng gian lận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ chính xác trong việc phát hiện gian lận có thể đạt tới 76%.

4.1. Kết quả từ mô hình M SCORE

Mô hình M-SCORE đã được áp dụng thành công tại nhiều công ty niêm yết, giúp phát hiện các dấu hiệu gian lận trong BCTC. Kết quả cho thấy mô hình này có độ chính xác cao trong việc phân loại các công ty có khả năng gian lận.

4.2. Thực trạng gian lận tài chính tại Việt Nam

Thực trạng gian lận tài chính tại Việt Nam cho thấy sự gia tăng đáng kể trong các trường hợp gian lận. Các công ty cần có những biện pháp mạnh mẽ hơn để bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư và nâng cao tính minh bạch.

V. Kết luận và hướng đi tương lai trong việc chống gian lận tài chính

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy gian lận tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết là một vấn đề nghiêm trọng cần được giải quyết. Các giải pháp cần được triển khai đồng bộ từ phía các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và nhà đầu tư để nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin tài chính.

5.1. Đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần thiết lập các quy trình kiểm soát nội bộ chặt chẽ và thường xuyên đào tạo nhân viên về đạo đức nghề nghiệp. Điều này sẽ giúp giảm thiểu rủi ro gian lận trong BCTC.

5.2. Vai trò của cơ quan quản lý

Cơ quan quản lý cần tăng cường giám sát và kiểm tra các doanh nghiệp niêm yết để phát hiện và xử lý kịp thời các hành vi gian lận. Việc này không chỉ bảo vệ nhà đầu tư mà còn nâng cao uy tín của thị trường chứng khoán.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng về quy mô thông tin và ứng dụng dữ liệu lớn (big data) trong kỷ nguyên kinh tế số đã tác động trực tiếp đến cách thức vận hành của thị trường tài chính toàn cầu. Dù nguồn dữ liệu lớn cung cấp nền tảng giá trị cho các quyết định đầu tư chiến lược, tính phức tạp của thông tin kế toán cũng tạo nên rào cản phân tích đáng kể đối với người sử dụng thông tin tài chính, đặc biệt là nhóm nhà đầu tư thiếu nguồn lực chuyên sâu (Lokanan, 2014). Tình trạng này làm phát sinh nguy cơ các doanh nghiệp lợi dụng sự bất cân xứng thông tin để cố tình bóp méo hoặc che giấu các chỉ tiêu trọng yếu trong báo cáo tài chính hàng năm (Rezaee, 2002; Albrecht và cộng sự, 2006; Robinson và Lokanan, 2017). Về mặt lý luận, độ tin cậy là yêu cầu cốt lõi của hệ thống kế toán; tuy nhiên, do báo cáo tài chính ngày càng phụ thuộc vào các xét đoán và ước tính kế toán chủ quan, số liệu tài chính trở nên dễ bị can thiệp bởi ban điều hành (Comiskey và Mulford, 2002).

Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, tỷ lệ thao túng thông tin tài chính được ghi nhận ở mức cao trong quá trình phát triển (Tran, 2013). Cùng với sự mở rộng về số lượng doanh nghiệp niêm yết, áp lực cạnh tranh khốc liệt đã thúc đẩy các hành vi sai lệch; số liệu từ Cục Quản lý Đăng ký Kinh doanh (Bộ Kế hoạch và Đầu tư, 2018) cho thấy số lượng doanh nghiệp phá sản và báo cáo gian lận gia tăng liên tục: 9.467 công ty năm 2015, 12.478 công ty năm 2016 và 6.608 công ty chỉ trong 7 tháng đầu năm 2017. Các phương pháp đối chiếu truyền thống khó có thể xử lý hiệu quả khối lượng giao dịch bất thường phức tạp này (Fan và Li, 2006). Vì vậy, đề tài "Gian lận trong báo cáo tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam" được tác giả Nguyễn Hoa Trà My thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Hải Hà tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội (khóa luận bảo vệ tháng 05/2023) nhằm đánh giá thực trạng và nhận diện rủi ro sai phạm tài chính bằng các mô hình định lượng.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định gồm 4 nội dung:

1. Làm rõ những động cơ dẫn đến việc các công ty gian lận số liệu trong báo cáo tài chính.
2. Tìm hiểu những thủ thuật và hành vi gian lận báo cáo tài chính cụ thể được phát hiện.
3. Đánh giá thực trạng gian lận trong báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam.
4. Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế những gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty niêm yết Việt Nam.

Khóa luận tập trung giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu:

• Câu hỏi 1: Động cơ nào khiến các công ty làm sai lệch số liệu trong báo cáo tài chính?
• Câu hỏi 2: Những gian lận trong báo cáo tài chính là gì?
• Câu hỏi 3: Thực trạng gian lận trong báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là gì?
• Câu hỏi 4: Giải pháp nào nhằm hạn chế những gian lận trong báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các hành vi gian lận trong báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Phạm vi không gian: Mẫu khảo sát gồm 400 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, trong đó bao gồm 221 doanh nghiệp thuộc Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), 173 doanh nghiệp thuộc Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), 4 doanh nghiệp thuộc sàn UPCoM và 2 doanh nghiệp trên thị trường OTC.
• Phạm vi thời gian: Thu thập và phân tích chuỗi dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán trong giai đoạn 4 năm, từ năm 2018 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết thông qua hệ thống văn bản pháp lý và chuẩn mực kế toán hiện hành:

• Khái niệm báo cáo tài chính căn cứ theo Chuẩn mực kế toán quốc tế IAS 01 của Hội đồng Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IASB), Khoản 1 Điều 3 Luật Kế toán số 88/2015/QH13 và Thông tư số 200/2014/TT-BTC của Bộ Tài chính, xác định báo cáo tài chính là hệ thống thông tin phản ánh tình hình tài sản, nợ phải trả, vốn chủ sở hữu, doanh thu, chi phí và các luồng tiền của đơn vị kế toán.
• Định nghĩa gian lận dựa theo Chuẩn mực Kiểm toán Việt Nam VSA số 240: hành vi cố ý do một hay nhiều người trong ban quản trị, ban giám đốc, nhân viên hoặc bên thứ ba thực hiện bằng các hành vi gian dối để thu lợi bất chính hoặc bất hợp pháp.
• Dữ liệu nghiên cứu của Hiệp hội Kiểm tra Gian lận Hoa Kỳ (ACFE, 2022) phân chia gian lận thành ba nhóm: Biển thủ tài sản (chiếm 86% số vụ, tổn thất trung bình 100.000 USD), Tham ô (chiếm 50% số vụ, tổn thất trung bình 150.000 USD) và Gian lận báo cáo tài chính (chiếm 9% số vụ nhưng gây thiệt hại trung bình cao nhất, lên tới 593.000 USD/vụ; tính chung gian lận làm thất thoát khoảng 5% doanh thu hàng năm của tổ chức).
• Khung lý thuyết hành vi ứng dụng Mô hình Tam giác gian lận của Donald Cressey (1950) bao gồm 3 yếu tố: Áp lực/Động cơ (Pressure/Incentive), Cơ hội (Opportunity) và Sự hợp lý hóa/Thái độ (Rationalization); kết hợp Mô hình Bàn cân gian lận của W. Steve Albrecht (1980, 2012) gồm hoàn cảnh áp lực, cơ hội và tính trung thực cá nhân cùng danh mục 50 dấu hiệu cảnh báo đỏ (red flags); lý thuyết dồn tích kế toán của DeAngelo (1986).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm chủ đạo là mô hình định lượng M-Score do Giáo sư Messod D. Beneish (1999) phát triển. Mô hình phân tích 8 biến số tài chính phản ánh khả năng và động cơ thao túng báo cáo tài chính:

Ký hiệu biến	Tên chỉ số	Công thức xác định	Nhóm biến
DSRI	Days Sales Receivable Index	$\frac{\text{Phải thu}t / \text{Doanh thu}t}{\text{Phải thu}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$	Nhận diện gian lận
GMI	Gross Margin Index	$\frac{\text{Lãi gộp}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}{\text{Lãi gộp}_t / \text{Doanh thu}_t}$	Động cơ gian lận
AQI	Asset Quality Index	$\frac{1 - (\text{CA}t + \text{PPE}t)/\text{TA}t}{1 - (\text{CA}{t-1} + \text{PPE}{t-1})/\text{TA}{t-1}}$	Nhận diện gian lận
SGI	Sales Growth Index	$\frac{\text{Doanh thu}t}{\text{Doanh thu}{t-1}}$	Động cơ gian lận
DEPI	Depreciation Index	$\frac{\text{Khấu hao}{t-1} / (\text{PPE}{t-1} + \text{Khấu hao}_{t-1})}{\text{Khấu hao}_t / (\text{PPE}_t + \text{Khấu hao}_t)}$	Nhận diện gian lận
SGAI	Sales, General & Administrative Expense Index	$\frac{\text{SGA}t / \text{Doanh thu}t}{\text{SGA}{t-1} / \text{Doanh thu}{t-1}}$	Động cơ gian lận
TATA	Total Accruals to Total Assets	$\frac{\text{Biến dồn tích}_t}{\text{TA}_t}$	Nhận diện gian lận
LVGI	Leverage Index	$\frac{\text{Nợ phải trả}t / \text{TA}t}{\text{Nợ phải trả}{t-1} / \text{TA}{t-1}}$	Động cơ gian lận

(Ghi chú trong công thức: CA là tài sản ngắn hạn; PPE là giá trị còn lại của tài sản cố định; TA là tổng tài sản; SGA là chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp).

Phương trình tổng hợp M-Score của Beneish có dạng: M-Score = -4,84 + 0,920×DSRI + 0,528×GMI + 0,404×AQI + 0,892×SGI + 0,115×DEPI - 0,172×SGAI + 4,037×TATA + 0,0327×LVGI. Ngưỡng phân định (Cut-off) theo khuyến nghị của Beneish là -1,78. Nếu giá trị M-Score > -1,78, doanh nghiệp có rủi ro xảy ra gian lận báo cáo tài chính (được mã hóa bằng 1); nếu M-Score ≤ -1,78, doanh nghiệp không có khả năng xảy ra rủi ro gian lận (được mã hóa bằng 0). Xác suất gian lận được tính toán thông qua hàm phân phối chuẩn tích lũy NORMSDIST / NORMDIST trong Microsoft Excel.

Nguồn dữ liệu và quy trình xử lý:

• Dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 400 doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2018–2021 trên cổng thông tin chuyên về chứng khoán Vietstock.
• Dữ liệu được tính toán các chỉ tiêu bằng phần mềm Microsoft Excel 2016, sau đó chuyển sang phần mềm Stata 14 để thực hiện quy trình xử lý 5 bước: (1) Thống kê mô tả mức độ biến động của các biến; (2) Thiết lập ma trận tương quan để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến; (3) Hồi quy mô hình nhị phân Binary Logistic; (4) Kiểm tra độ phù hợp của mô hình bằng lệnh FITSTAT; (5) Phân tích hiệu ứng từng phần và tác động biên (marginal effects).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương này tổng kết các công trình nghiên cứu về gian lận báo cáo tài chính trong và ngoài nước. Về nghiên cứu quốc tế, tác giả phân tích mô hình M-Score ban đầu của Beneish (1999) đạt độ chính xác dự đoán 76%; nghiên cứu thuật toán Three Phase Cutting Plane của Burcu Dikmen và Guray (2005) đạt tỷ lệ phát hiện 81%; các cuộc khảo sát toàn diện của ACFE (1993, 2002, 2004, 2006, 2008), nhấn mạnh thiệt hại do gian lận gây ra cho kinh tế Mỹ năm 2004 lên tới 6% GDP (khoảng 600 tỷ USD); nghiên cứu của Charalambos T. Spathis (2002) sử dụng hồi quy logistic với 10 tỷ số tài chính đạt tỷ lệ chính xác trên 84%; Spathis, Kirkos và Manolopoulos (2007) áp dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu (Data Mining) trên 27 tỷ số tài chính; mô hình F-Score của Dechow và cộng sự (2011) với ngưỡng cảnh báo F-Score > 1 (trong đó vụ Enron đạt 1,85); nghiên cứu của Steve Albrecht, Keith Howe và Marshall Romney (1980) khảo sát 212 trường hợp gian lận và xác lập danh mục 50 dấu hiệu đỏ; cùng các mô hình kế toán dồn tích của DeAngelo (1986) và mạng thần kinh nhân tạo của Fanning và Cogger (1998).

Đối với các nghiên cứu trong nước, chương 1 trình bày công trình của Nguyễn Trọng Hiếu (2020) về sai sót báo cáo tài chính giai đoạn 2012–2016 (mô hình dự báo đúng 73,7%, ghi nhận 34% công ty báo cáo chi phí cao hơn và 41% báo cáo chi phí thấp hơn kiểm toán); nghiên cứu khảo sát của Lê Thị Thu Hà (2019) xử lý 274 phiếu hỏi về kiểm soát gian lận; Hoàng Thị Thanh Huyền (2016) áp dụng F-Score trên 30 doanh nghiệp niêm yết tại HOSE giai đoạn 2012–2014; nghiên cứu tính điểm M-Score của Nguyễn Hữu Anh và Nguyễn Hải Linh (2016) trên 10 ngành niêm yết tại sàn TP.HCM giai đoạn 2013–2014; cùng các luận văn thạc sĩ của Nguyễn Thị Trúc Linh (2018), Cù Thị Ngọc Tú (2017) và Võ Minh Dương. Từ việc tổng hợp, tác giả chỉ ra 4 khoảng trống nghiên cứu chính tại Việt Nam: các nghiên cứu trước đây chủ yếu thực hiện trên cỡ mẫu nhỏ, thời gian quan sát ngắn (1–2 năm), kết quả chưa đồng nhất giữa các nhân tố quản trị và thiếu các công trình mô tả toàn diện thực trạng sai phạm trên tập mẫu lớn qua nhiều năm liên tiếp.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về đánh giá gian lận báo cáo tài chính của doanh nghiệp

Chương 2 hoàn thiện khung lý luận về cấu trúc hệ thống báo cáo tài chính (Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ, Thuyết minh báo cáo tài chính) và mối liên kết nội tại giữa các bảng số liệu. Tác giả phân tích chi tiết động cơ gian lận theo tam giác Cressey:

• Áp lực/động cơ: Xuất phát từ suy giảm biên lợi nhuận, áp lực thị trường, dòng tiền kinh doanh âm liên tục, áp lực giữ vị thế niêm yết hoặc lợi ích cá nhân của người quản lý (Healy, 1985; Cheng và Warfield, 2005 chỉ ra thù lao và quyền chọn cổ phiếu thúc đẩy bóp méo số liệu; Graham, Harvey và Rajgopal, 2005 khảo sát 400 CFO cho thấy 73,5% chịu áp lực duy trì chỉ tiêu lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu theo dự báo của các nhà phân tích; Ducharme và cộng sự, 2002; Teoh và cộng sự, 1998 về động cơ dồn tích trước đợt chào bán cổ phiếu IPO; Bowen và cộng sự, 1995 về việc tránh vi phạm cam kết hợp đồng vay vốn).
• Cơ hội: Hệ thống giám sát kém hiệu quả, xuất hiện nhiều giao dịch phức tạp cuối năm hoặc cấu trúc tổ chức bất ổn định.
• Sự hợp lý hóa: Xuất phát từ thái độ cá nhân, mâu thuẫn giữa ban điều hành với kiểm toán viên độc lập.

Chương này cũng tổng hợp các dấu hiệu cảnh báo kế toán theo Schweser CFA (2018) và phân loại 5 thủ thuật gian lận phổ biến của doanh nghiệp niêm yết:

1. Che giấu công nợ và chi phí: Không trích lập đầy đủ dự phòng, vốn hóa chi phí sai quy định, không ghi nhận hàng bán bị trả lại.
2. Ghi nhận doanh thu không có thật: Tạo khách hàng ảo, xuất hóa đơn khống, ghi nhận nghiệp vụ khống trước khi kết thúc niên độ rồi hủy vào đầu niên độ sau.
3. Ghi nhận sai niên độ kế toán (cắt niên độ): Dịch chuyển doanh thu, chi phí sang kỳ kế tiếp hoặc kéo về kỳ hiện tại để điều tiết lợi nhuận.
4. Định giá sai tài sản: Không ghi giảm giá trị hàng tồn kho hư hỏng, bỏ qua trích lập dự phòng nợ phải thu khó đòi và tổn thất đầu tư.
5. Không khai báo đầy đủ thông tin: Che giấu thông tin trong Thuyết minh báo cáo tài chính, đặc biệt là các giao dịch với các bên liên quan. Về trách nhiệm pháp lý theo VSA 240, Ban Giám đốc và Ban Quản trị chịu trách nhiệm chính trong việc thiết lập hệ thống kiểm soát nội bộ ngăn chặn gian lận; kiểm toán viên độc lập chịu trách nhiệm cung cấp sự đảm bảo hợp lý và bắt buộc duy trì thái độ hoài nghi nghề nghiệp để phát hiện các sai sót trọng yếu.

Chương 3: Thực trạng gian lận trong BCTC tại các công ty niêm yết Việt Nam

Chương 3 tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam tính đến tháng 3/2023:

• Toàn thị trường có 1.626 doanh nghiệp niêm yết và đăng ký giao dịch trên cả hai sở giao dịch (342 doanh nghiệp tại HNX, 402 doanh nghiệp tại HOSE, 857 doanh nghiệp tại UPCoM). Quy mô số lượng doanh nghiệp cao hơn nhiều so với khu vực (gấp 2,6 lần Thái Lan), tuy nhiên quy mô vốn hóa chỉ bằng 1/3 Thái Lan và 1/150 Trung Quốc.
• Vốn hóa thị trường đạt 7,3 triệu tỷ đồng (tương đương 82,15% GDP cả nước); riêng 3 sàn cổ phiếu đạt 5,48 triệu tỷ đồng (HOSE chiếm 4,25 triệu tỷ đồng, UPCoM đạt 969.000 tỷ đồng, HNX đạt 259.073 tỷ đồng); thị trường trái phiếu doanh nghiệp đạt 1,85 triệu tỷ đồng. Top 10 cổ phiếu vốn hóa lớn nhất chiếm 35% giá trị toàn thị trường (hơn 1,92 triệu tỷ đồng), dẫn đầu là Vietcombank (421.194 tỷ đồng), BIDV (226.116 tỷ đồng), VHM (215.848 tỷ đồng), VIC (197.000 tỷ đồng). Số tài khoản nhà đầu tư đạt 7,04 triệu tài khoản (chiếm khoảng 7% dân số), VN-Index đạt 1.064,64 điểm.

Chương này dẫn chứng và phân tích 4 vụ án gian lận tài chính lớn:

• Vụ bê bối tại Công ty Cổ phần Thiết bị Y tế Việt Nhật (JVC) vào tháng 6/2015: Cổ phiếu rơi từ vùng 22.000 đồng/cổ phiếu xuống 7.000 đồng/cổ phiếu do hàng loạt giao dịch chui, tạm ứng, góp vốn liên kết thiết bị y tế không thông qua Hội đồng quản trị.
• Vụ Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long (Dược Cửu Long) giai đoạn 2013–2014: Thực hiện các giao dịch chuyển tiền vòng lặp khép kín với các bên liên quan (An Tâm và Sài Gòn VPC); tại thời điểm kết thúc quý 1/2014, khoản phải thu khách hàng chiếm hơn 234 tỷ đồng trên tổng tài sản 621 tỷ đồng (chiếm hơn 1/3 tổng tài sản).
• Vụ Tập đoàn Toshiba (Nhật Bản): Gian lận số liệu kế toán kéo dài 15 năm, riêng 6 năm từ 2008 gian lận lợi nhuận 170 tỷ Yên (tương đương 1,22 tỷ USD), dẫn đến giá cổ phiếu sụt giảm 23% sau khi bị điều tra năm 2015 và phải điều chỉnh giảm 152 tỷ Yên lợi nhuận.
• Vụ Tập đoàn Năng lượng Enron (Mỹ): Thổi phồng thu nhập trong ít nhất 4 năm liên tiếp, sụp đổ và nộp đơn phá sản vào tháng 12/2001 với quy mô tài sản 63,4 tỷ USD (trước đó mô hình M-Score đã chỉ ra dấu hiệu rủi ro từ năm 1998).

Cuối chương, tác giả xây dựng phương pháp kiểm định trên mẫu 400 doanh nghiệp niêm yết Việt Nam và minh họa việc áp dụng mô hình M-Score cụ thể tại Công ty Cổ phần Nhựa An Phát Xanh (mã chứng khoán AAA) giai đoạn 2019–2021:

• Năm 2019: M-Score > -1,78, có dấu hiệu rủi ro gian lận báo cáo tài chính (mã hóa = 1), là năm AAA có động lực và dấu hiệu bất thường rõ rệt nhất.
• Năm 2020: M-Score < -1,78, không có rủi ro gian lận (mã hóa = 0).
• Năm 2021: M-Score > -1,78, xuất hiện lại dấu hiệu rủi ro gian lận (mã hóa = 1).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương này thực hiện xử lý dữ liệu thực nghiệm thông qua các bước kiểm định trên phần mềm Stata 14:

• Thống kê mô tả (Mục 4.1): Tổng hợp các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của 8 biến độc lập (DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, LVGI) và biến phụ thuộc M-Score trong giai đoạn 2018–2021.
• Ma trận tương quan (Mục 4.2): Phân tích hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập để kiểm định nguy cơ đa cộng tuyến trước khi đưa vào hồi quy.
• Hồi quy mô hình Logit (Mục 4.3): Ước lượng mô hình hồi quy Binary Logistic, đánh giá mức độ tác động và chiều hướng ảnh hưởng của từng chỉ số kế toán tới xác suất gian lận báo cáo tài chính của các công ty niêm yết.
• Kiểm tra sự phù hợp của mô hình (Bảng 4.6): Sử dụng chỉ số kiểm định FITSTAT để khẳng định tính tương thích của mô hình hồi quy logistic với tập dữ liệu thực tế thu thập.
• Phân tích hiệu ứng từng phần và tác động biên: Đo lường mức độ thay đổi xác suất gian lận báo cáo tài chính khi các chỉ số tài chính biến động một đơn vị.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương cuối tổng hợp các kết luận rút ra từ mô hình M-Score và đề xuất hệ thống giải pháp chia theo 4 nhóm chủ thể:

1. Đối với các công ty niêm yết: Cần nâng cao tính tự giác tuân thủ chuẩn mực kế toán, củng cố ban kiểm soát nội bộ và kiểm toán nội bộ, giảm thiểu sự tập trung quyền lực của ban điều hành nhằm hạn chế việc can thiệp vào các ước tính kế toán.
2. Đối với kiểm toán viên: Cần nâng cao tính hoài nghi nghề nghiệp theo Chuẩn mực VSA 240, chú trọng đánh giá các giao dịch bất thường cuối năm và các giao dịch với bên liên quan; chủ động áp dụng các công cụ định lượng như mô hình M-Score để sàng lọc sơ bộ trước khi thực hiện các thử nghiệm cơ bản.
3. Đối với các nhà đầu tư: Cần nâng cao năng lực đọc hiểu Thuyết minh báo cáo tài chính, chú ý các dấu hiệu cảnh báo như khoản phải thu tăng trưởng vượt quá tốc độ tăng trưởng doanh thu, tỷ lệ lãi gộp biến động bất thường, dòng tiền hoạt động kinh doanh âm kéo dài, và tự ứng dụng chỉ số M-Score để đánh giá an toàn danh mục.
4. Đối với các cơ quan quản lý nhà nước (Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, các Sở Giao dịch Chứng khoán, Cơ quan Thuế): Tăng cường quy chế công bố thông tin, siết chặt khâu thẩm định hồ sơ niêm yết mới, đẩy mạnh kiểm tra thuế và áp dụng chế tài xử phạt đủ sức răn đe đối với các hành vi cố tình bóp méo số liệu tài chính.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành việc xây dựng tập dữ liệu định lượng và trích xuất các kết quả thực nghiệm từ báo cáo tài chính kiểm toán của 400 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2021.

Các trường hợp nghiên cứu thực tiễn và số liệu được tổng hợp cụ thể trong công trình:

Vụ việc / Doanh nghiệp	Thời gian phát hiện	Dấu hiệu và số liệu sai lệch trong văn bản
Nhựa An Phát Xanh (AAA)	2019–2021	Điểm M-Score năm 2019 và 2021 đều vượt ngưỡng -1,78 (nguy cơ rủi ro cao, mã hóa 1); năm 2020 điểm M-Score dưới -1,78 (mã hóa 0).
Thiết bị Y tế Việt Nhật (JVC)	Tháng 6/2015	Xuất hiện hàng loạt giao dịch chui chưa qua HĐQT phê duyệt; giá cổ phiếu giảm từ 22.000 đồng xuống 7.000 đồng/cổ phiếu.
Dược phẩm Cửu Long	2013–2014	Giao dịch khép kín với bên liên quan (An Tâm, Sài Gòn VPC); kết thúc quý 1/2014 nợ phải thu chiếm hơn 234 tỷ đồng trên tổng tài sản 621 tỷ đồng (>1/3 tổng tài sản).
Tập đoàn Toshiba	2008–2015	Gian lận lợi nhuận 170 tỷ Yên (1,22 tỷ USD) trong 6 năm; giá cổ phiếu giảm 23% sau khi điều tra năm 2015; giảm hồi tố 152 tỷ Yên lợi nhuận.
Tập đoàn Enron	1998–2001	Thổi phồng thu nhập trong ít nhất 4 năm; mô hình M-Score nhận diện nguy cơ từ 1998; phá sản ngày 02/12/2001 với quy mô tài sản 63,4 tỷ USD.

Đóng góp khoa học và thực tiễn tự nêu của đề tài:

• Về mặt khoa học: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi gian lận và kế thừa mô hình M-Score của Beneish; bổ sung bằng chứng thực nghiệm quy mô 400 doanh nghiệp niêm yết trong chuỗi thời gian 4 năm (2018–2021), làm phong phú thêm khoảng trống nghiên cứu định lượng về phát hiện gian lận báo cáo tài chính tại Việt Nam.
• Về mặt thực tiễn: Khóa luận tổng hợp các kỹ thuật "làm đẹp" số liệu kế toán phổ biến của các công ty niêm yết; minh chứng quy trình tính toán 8 biến số M-Score trên phần mềm Microsoft Excel (kết hợp hàm phân phối NORMDIST) và xử lý kiểm định hồi quy Binary Logistic trên phần mềm Stata 14. Kết quả này cung cấp công cụ nhận diện rủi ro hữu ích cho nhà đầu tư, kiểm toán viên và cơ quan quản lý thị trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận xác định các hạn chế chủ yếu gắn liền với phạm vi nghiên cứu thực nghiệm:

• Khung mẫu nghiên cứu chỉ thu thập 400 doanh nghiệp niêm yết trong tổng số 1.626 công ty niêm yết và đăng ký giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam tính đến tháng 3/2023; giai đoạn quan sát giới hạn trong 4 năm (2018–2021).
• Việc phân loại rủi ro gian lận dựa hoàn toàn vào ngưỡng Cut-off định lượng M-Score = -1,78 của Beneish (vốn được xây dựng dựa trên thị trường tài chính phát triển của Hoa Kỳ), chưa điều chỉnh trọng số riêng biệt cho từng ngành nghề đặc thù hoặc thể chế kế toán tại Việt Nam.
• Nguồn dữ liệu thứ cấp thu thập qua website tài chính Vietstock; mô hình chưa tích hợp sâu các biến số phi tài chính (như đặc điểm cá nhân của ban giám đốc hay tính độc lập của ủy ban kiểm toán).

Hướng nghiên cứu tiếp theo được gợi ý từ khoảng trống nghiên cứu:

• Mở rộng quy mô mẫu sang toàn bộ các doanh nghiệp trên cả 3 sàn (HOSE, HNX, UPCoM) và kéo dài chuỗi thời gian phân tích sang giai đoạn phục hồi kinh tế sau năm 2021.
• Kết hợp mô hình M-Score với các mô hình định lượng khác như mô hình F-Score của Dechow (2011) hoặc các thuật toán khai phá dữ liệu (Data Mining), trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa khả năng dự báo sai lệch báo cáo tài chính tại thị trường Việt Nam.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu học thuật có giá trị tham khảo rõ ràng cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Kế toán, Kiểm toán và Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo phương pháp vận dụng mô hình định lượng M-Score vào phân tích tài chính doanh nghiệp; kỹ năng trích xuất chỉ tiêu kế toán, tính toán các biến số trên bảng tính Microsoft Excel và quy trình chạy hồi quy Binary Logistic trên Stata.
• Kiểm toán viên độc lập và kiểm toán viên nội bộ: Tham khảo khung phân loại dấu hiệu bất thường theo Chuẩn mực kiểm toán VSA 240, danh mục 50 dấu hiệu đỏ của Albrecht và các dấu hiệu cảnh báo của CFA Schweser (2018) để áp dụng vào giai đoạn đánh giá rủi ro ban đầu khi lập kế hoạch kiểm toán.
• Nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán: Tiếp cận một công cụ định lượng hỗ trợ sàng lọc rủi ro báo cáo tài chính của các mã cổ phiếu đang quan tâm, cảnh giác trước các hiện tượng tăng trưởng doanh thu ảo đi kèm gia tăng đột biến khoản phải thu hoặc suy giảm dòng tiền.

Câu hỏi thường gặp

1. Ngưỡng phân định (Cut-off) chuẩn trong mô hình Beneish M-Score được khóa luận sử dụng để đánh giá rủi ro gian lận là bao nhiêu?
Khóa luận áp dụng ngưỡng Cut-off chuẩn theo khuyến nghị của Beneish là -1,78. Nếu giá trị M-Score của một doanh nghiệp lớn hơn -1,78 (M-Score > -1,78), doanh nghiệp đó được phân loại là có rủi ro gian lận báo cáo tài chính và được mã hóa bằng 1. Ngược lại, nếu M-Score ≤ -1,78, doanh nghiệp được xác định là không có khả năng xảy ra rủi ro gian lận và được mã hóa bằng 0.

2. Tám biến số trong mô hình Beneish M-Score được phân chia thành những nhóm chỉ số nào?
Tám biến số được chia thành hai nhóm riêng biệt:

• Nhóm nhận diện khả năng gian lận: gồm 4 chỉ số DSRI (phải thu khách hàng so với doanh thu), AQI (chất lượng tài sản), DEPI (tỷ lệ khấu hao), và TATA (biến dồn tích so với tổng tài sản).
• Nhóm nhận diện động cơ gian lận: gồm 4 chỉ số GMI (tỷ lệ lãi gộp), SGI (tăng trưởng doanh thu), SGAI (chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp), và LVGI (đòn bẩy tài chính).

3. Kết quả tính toán mô hình M-Score đối với Công ty Cổ phần Nhựa An Phát Xanh (mã AAA) giai đoạn 2019–2021 được ghi nhận như thế nào?
Theo kết quả tính toán của tác giả: năm 2019, AAA có điểm M-Score > -1,78 nên được mã hóa là 1 (xuất hiện dấu hiệu và động cơ xảy ra rủi ro gian lận báo cáo tài chính lớn nhất); năm 2020, điểm M-Score < -1,78 nên được mã hóa là 0; đến năm 2021, M-Score lại có giá trị lớn hơn -1,78 nên tiếp tục được mã hóa là 1.

4. Khóa luận đã phân tích các vụ gian lận tài chính điển hình nào tại Việt Nam trong Chương 3?
Khóa luận phân tích hai vụ án gian lận điển hình trên thị trường chứng khoán Việt Nam:

• Bê bối tại Công ty Cổ phần Thiết bị Y tế Việt Nhật (JVC) vào tháng 6/2015 liên quan đến các giao dịch chui, góp vốn thiết bị y tế không qua HĐQT, khiến cổ phiếu giảm từ 22.000 đồng xuống 7.000 đồng/cổ phiếu.
• Sai phạm tại Công ty Cổ phần Dược phẩm Cửu Long giai đoạn 2013–2014 với việc thực hiện các giao dịch khép kín lòng vòng với công ty liên quan, duy trì khoản phải thu khách hàng lớn bất thường chiếm trên 234 tỷ đồng trên tổng tài sản 621 tỷ đồng tại quý 1/2014 (chiếm hơn 1/3 tổng tài sản).

5. Theo số liệu của Hiệp hội Kiểm tra Gian lận Hoa Kỳ (ACFE, 2022) được khóa luận dẫn chứng, loại gian lận nào gây ra thiệt hại tài chính bình quân lớn nhất?
Báo cáo của ACFE (2022) chỉ ra rằng gian lận báo cáo tài chính là loại hình ít phổ biến nhất (chỉ chiếm 9% tổng số trường hợp được nghiên cứu), nhưng lại là hành vi gây tổn thất tài chính nặng nề nhất cho các tổ chức với mức thiệt hại trung bình lên tới 593.000 USD cho mỗi vụ việc, cao hơn nhiều so với tham ô (150.000 USD) và biển thủ tài sản (100.000 USD).

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Hoa Trà My đã giải quyết một vấn đề cấp thiết về tính minh bạch của thông tin kế toán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Bằng việc ứng dụng mô hình định lượng M-Score của Beneish trên tập mẫu 400 công ty niêm yết trong giai đoạn 2018–2021 kết hợp các phần mềm Excel và Stata, công trình đã làm rõ mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tài chính với xác suất xảy ra gian lận kế toán. Khóa luận cung cấp hệ thống giải pháp khuyến nghị đồng bộ cho 4 nhóm đối tượng: công ty niêm yết, kiểm toán viên, nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước, đóng góp tài liệu tham khảo thực chứng có giá trị cho lĩnh vực kế toán và kiểm toán tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 Chương | đã đưa ra những thông tin cơ sở về các công trình nghiên cứu về chủ đề gian lận BCTC tại Việt Nam và trên phạm vi quốc tế. Từ đó, tác giả có những hiểu biết khái quát nhất về tình hình, cách thức tiễn hành nghiên cứu về gian lận BCTC từ các khu vực địa lý khác nhau trên quy mô thế giới để có những đánh giá phù hợp và phân tích những hạn chế của các nghiên cứu quốc tế trước khi tiễn hành nghiên cứu về gian lận BCTC đối các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. CƠ SỞ LÝ THUYET VE ĐÁNH GIÁ GIAN LAN BAO CÁO TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP 2.1 Các khái niệm cơ bản 2.1 Khái niệm báo cáo tài chính Theo chuẩn mực kế toán quốc tế (LAS 01) của Ủy ban chuẩn mực kế toán quốc tế (IASB), báo cáo tài chính là các thông tin kinh tế được kế toán viên trình bày dưới dang bảng biểu, cung cấp thông tin về tình hình tài chính, tình hình kinh doanh và các luồng tiền của doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu cho người sử dụng thông tin trong việc ra quyết định kinh tế. Theo quy định tại Khoản 1, Điều 3, Luật Kế toán số 88/2015/QH13, báo cáo tài chính là hệ thống thông tin kinh tế, tài chính của đơn vị kế toán, được trình bày theo mẫu biêu quy định tại chuân mực kê toán và chê độ kê toán.

Theo thông tư 200/2014/TT-BTC, báo cáo tài chính là những báo cáo tổng hợp nhất về tình hình tài sản, vốn và công nợ cũng như tình hình tài chính và kết quả kinh doanh trong kỳ của doanh nghiệp. Nói cách khác, báo cáo tài chính giúp cung cấp thông tin về tình hình tài chính, kinh doanh và các luồng tiền của doanh nghiệp. Theo pháp luật, tất cả các doanh nghiệp trực thuộc ngành, thành phan kinh tế đều phải lập và trình bay báo cáo tài chính (BCTC) năm. Đối với các công ty (tổng công ty) có đơn vị trực thuộc, ngoài BCTC năm thì phải BCTC tổng hợp (hợp nhất) vào cuối kỳ kế toán năm, dựa trên BCTC của đơn vị trực thuộc.

Hệ thống báo cáo tài chính bao gồm các báo cáo sau: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, Báo cáo lưu chuyền tiền tệ và Thuyết minh báo cáo tài chính. Mỗi báo cáo tài chính cung cấp thông tin về các khía cạnh khác nhau trong tình hình tài chính của doanh nghiệp, nhăm giúp người sử dụng thông tin có thé đánh giá toàn diện về tình hình tài chính đó và đưa ra quyết định hợp lý. Cụ thể: 24 Bảng cân đối kế toán cung cấp thông tin về tình trạng tài chính của doanh nghiệp tại một thời điểm, bao gồm giá trị của tài sản, nợ phải trả và vốn chủ sở hữu. Báo cáo kết quả kinh doanh cung cấp thông tin về doanh thu, chi phí và kết quả lãi hoặc lỗ trong một kỳ kế toán của doanh nghiệp.

Báo cáo lưu chuyền tiền tệ cung cấp thông tin về các khoản tiền thu và chỉ trong một kỳ hoạt động của doanh nghiệp. Thuyết minh báo cáo tài chính là bản giải trình giúp người sử dụng thông tin hiểu rõ hơn về các con số trên bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và báo cáo lưu chuyền tiền tệ. Thuyết minh báo cáo tài chính thường bao gồm chính sách kế toán áp dụng tại doanh nghiệp, thông tin bổ sung cho các khoản mục trên báo cáo tài chính, biến động vốn chủ sở hữu và các thông tin khác. Các báo cáo tài chính trong doanh nghiệp có mối quan hệ mật thiết với nhau, mỗi sự thay đổi của một chỉ tiêu trong báo cáo này trực tiếp hoặc gián tiếp ảnh hưởng đến các báo cáo khác.